哈佛学生学习的秘密
哈佛生学习秘籍...
从来没有一个时代,像今天这样需要不断地、随时随地地、快速高效地学习。那种依靠在学校时学到的知识就可以应付一切的时代,已经一去不复返了。
—— 鲁登斯坦(哈佛前任校长)
哈佛商学院工商管理系的柯比教授提出:只有学习力,才能让孩子真正提升学习效率,成为学习的主人。
柯比教授认为,用传统的方法去学习,是一个迅速减值的过程;而以学习力去获取知识,则是不断增值的过程。
他介绍了 “ 学习力 ” 这个概念:一种学习方法和解决问题的方式,它让孩子学会学习、在接受知识的基础上有自己的独到见解、独立地思考问题,并发挥自身的创造力来解决问题。
他把 “ 学习力 ” 分为了学习动力、学习态度、学习能力、学习效率、创新思维和创造能力六个方面,描述了提升学习的有效途径。
哈佛最看重的 8 项素质
学习力就是竞争力。哈佛有一句格言: “ 从来没有一个时代,像今天这样需要不断地、随时随地地、深入广泛地、快速高效地学习。”
过去,一个人全部知识的 80% 是在学校学习阶段获得的,其余 20% 则依靠在工作阶段的学习;而现在完全相反,在学校学习到的知识不过占 20%,而 80% 的知识就需要你在漫长的一生中通过不断学习和实践获得。那种依靠在学校时学习到的知识就可以应付一切而受用终身的时代,已经一去不复返!
我想你已经意识到了,要想成为哈佛的学生,单单学习好是不行的,还要看他是否是在一个未来社会具有发展潜力和竞争力学生。因为,我们不愿意看到哈佛的学生有这样的结果:在学校时是一个成绩优秀的学生,门门功课都能得 A+ ;离开学校以后却成为一个低能儿。
不懂得学习是要用一生来做的事,不能利用继续学习来使自己不断增值,从而使自身的价值像阳光下的雪人一样 —— 慢慢融化,直至消融得无影无踪。所以,我们更注重在那些年轻人身上是否具备下面的这些品质:
1、Self—confience 自信心
2、Warmth of personality 热情
3、Intellectual creativity 创造精神
4、Intellectual curiosity 学习的欲望
5、Initiative 学习的主动性
6、Sense of responsibility 责任感
7、Reaction to setbacks 对失败的态度
8、Energy 活力
我们的终极目的是培养有反思性的、经过良好训练的、有知识的、严谨的、有社会责任感的、具有独立创造能力的人,他们有能力在全美和全球过着奉献性的生活。
在哈佛,我们用的是一种启发式的教学方法,是一种教授指导下的学生 “ 自我教育 ”。我们教给学生一些基本的知识,理论,作为他们研究的基础,但主要还是他们自己去研究,去体会。我们所要做的,只是教会学生应该采用怎样的学习方式来解决自己的问题。我们是在教会学生如何学会学习,如何在接受知识的基础上能有自己的独到见解,能独立地思考问题,并发挥自身的创造力来解决问题。
也就是说,我们的目的并不是单纯地使他们掌握一些书本上的知识,而是把重点放在培养他们的学习力上,教他们学会认知、实践、与他人共处、生存以及学会思考、创新、持续发展以更好实现人生价值等等方面。
在哈佛学习的学生有很大的自由度,自由选课,从事不同的研究,使他们采用热情的方式来学习,学校提供给他的是研究课题、方向和大量的信息资源,指导学生做出自己的决定并保持足够的目标持续学习。很少有哈佛的学生在毕业之后知道自己要从事什么行业。但是你并不能说他们就不优秀,因为他们可能已经可能掌握了非常好的学习方式和解决问题的方法,具有了高人一等的学习力,这正是一所好的大学应该给予学生的东西。
普通和优秀的差距可能仅在于专注力
专注,就是把所有光线集中到一点的凸透镜,是学习力中最具有凝聚效力、整合效力的品质。就像用放大镜在太阳下对准一张白纸,几秒钟之内,白纸就会燃烧,这是人人皆知的聚焦现象。不要去幻想学习中的捷径,你所要做的,就是将身体与心智的能量锲而不舍地运用在同一个问题上而不厌倦,你入迷了,距离成功也就不远了。
格拉宁在《奇特一生》中赞美柳比歇夫时说: “ 他通过他的方法证明,如果把一切集中到一个目标上,可以取得那么多的成就。只要连续多年有系统地、深思熟虑地采用他的方法,你就可以超过天才。”
在哈佛,最大限度学到有用的知识,是每个学生都渴望的,但是学习的道路漫长而遥远。于是,学习便成为一场艰苦的赛跑。最终达到目的的人并没有更多的有利条件,大家的先天条件都差不多,他们只是比别人多了一份专注,一份执著。
在我所工作的文理学院,有几个非常爱搞恶作剧的学生,并没有什么恶意,只不过想给繁重的学习增添乐趣。他们最常做的一件事是,在女学生正在做实验的时候,故意一起注视她。他们并不扮怪相,也不笑,也不说话,只是紧紧地盯着那个正在做实验的人 —— 直到这个女学生意识到有人在坚定地注视着自己,开始脸红,心神不安,手忙脚乱,把试管和酒精灯打翻为止。
但是,他们也并不是都能成功,如果有的女学生将全部精力都专注于自己的实验,那几个爱搞恶作剧的学生就没有任何办法了。因为,她已全神贯注于实验之中,根本就察觉不到恶作剧的存在,当然就不会受到任何影响。
学生在学习中需要有专注精神 —— 上课时要集中精力听讲,看书时要聚精会神,做作业时要专心致志,这是学习最根本的保证。有的学生天资聪明,智商很高,但学习效果却很差,很重要的原因就是缺乏这种专注力。
有一个学生叫玛格瑞斯,他刚进哈佛的时候,为了取得好成绩,花费了大量的时间,经常学习到深夜。可是,这样持续一段时间以后,他的成绩并没有提高,相反,身体却日渐疲劳,对学习产生了一种厌倦心理。
他的教授赖特帮助他总结了教训 —— 他错误地将时间与学习效果画上了等号。赖特给了他一个忠告:三心二意地坐一天,不如一心一意干一小时。他还举了一个现实的例子:当你在游戏的时候脑子里还在琢磨着数学题,玩得自然不尽兴,反过来道理亦成立。学习不是空想,不能心猿意马,只有在一定的时间内心无旁骛,才有可能得到灵感女神的垂青。
就像乔治 · 古维叶(古生物学家)说的那样: “ 注意力是知识的窗户,没有它,知识的阳光就照射不进来。” 蒙台梭利也认为 “ 最好的学习方法就是让学生聚精会神学习的方法。” 在她看来,在学习时是否具有专注的态度比知识本身还重要。
由此可见,专注对于学习来说是多么的重要。如果你想得到理想的学习效果,就必须善于培养自己的专注精神,善于集中注意力。
提升专注力的几个建议
我经常问那些感觉在学习上有困难的学生,他们最想提高什么。提到最多的就是如何集中注意力。
注意力是专注的重要特征,如果我们注意了,我们就会把思想和感官完全地投入到学习上而不会分神。而集中注意力的能力,其实是可以提高的,而且有各种各样的方法。
首先,在情绪上要做好准备。在学习之前先把思想集中起来,考虑一下将要学习的内容。例如,你可以在开始听教授讲课之前先花十分钟坐下好好看一看这节课将要学习的内容。这样的心理准备应该作为仪式保留下来,即使你离开学校以后,也要坚持这样做。
其次,全神贯注与休息是密不可分的,就像觉醒与睡眠的关系。如果你想得到理想的学习效果,就必须善于培养自己的专注精神,善于集中注意力。但注意力也是需要暂停的。休息时你可以放松自己,在敞开的窗前深呼吸为大脑重新输入氧气,让眼睛休息休息,吃些零食,听一段古典的奏鸣曲或是到四处散散步。
不过,学生一谈起提高注意力,就想到在家或在教室自学,而很少有人考虑他们在上课时的注意力。去年我就学习态度问题随机抽查了 50 名学生,问到他们上课时的专注程度。结果,有1⁄5的学生说: “ 在上课时,我常常向窗外看。如果我能集中注意力的话,学习成绩就会提高。” 有2⁄5的学生说: “ 我会不由自主地向窗外看一两分钟。” 剩下2⁄5的学生则说: “ 对我来说,上课时全神贯注是最有效的,每次上课我都能有所收获。” 还有一个学生告诉我:每当他坐在前排的时候,注意力就能很集中。而如果他坐在很靠后的位置时,“ 就会像在电影院里,身子向后一靠,如同在看娱乐片 ”。
怎么解决这个问题呢?
你可以在上课前考虑想在这节课中学到什么,并且打算把每次课上听到的内容以何种精细的程度融入你个人的知识结构中。对这一问题的回答是具有决定意义的,因为这样你就能够把注意力集中在教授的授课上。
最后,我再提出一个建议,它可以帮助你集中注意力:一个学习周期开始时先记一下时间,如 9 : 00,在学习告一段落时也记一下时间,如 10 : 30。这个小措施会让你很快看到大效果。你不仅能够更专心地学习,而且尤为特别的是你可以问心无愧地享受休息。
我是在上大学时发现这个诀窍的。我当时有写学习日记的习惯,除了对一般的精神状态、观察学习与忘却的规律作些评点外,我每次都要写上一个学习周期的起始时间和终止时间。因为我想搞清楚每周多能有多少小时,我可以高质量地进行学习而不表现出过于疲劳的状态。
很快我就发现,通过记录学习时间,我能更好地集中注意力。后来,我还将这个方法进行了一些改动 —— 在一段学习时间里加入尽可能多的学习任务。比如,我限定自己看完一定量的材料用多长时间。这种压力大大地激活了我的大脑,同时又能使我对所要学的东西更加专注。直到现在,我还在用着这个方法,我想,我会一直用下去。
要说美国留学最热门的专业是什么?必须是目前薪资最高、就业最广的 ——CS,它显然是大家走向人生巅峰的最佳选择。那么,问题来了,美国开设 CS 专业的学校辣么多,我们到底该选择哪一家?今天全方位深扒一下计算机大牛校!
1 卡内基梅隆大学
教研实力
CMU 是全美乃至全世界最大的计算机学院。对于一般的美国院校来说,计算机科学只是设置为一个系,即 Department of Computer Science,然而,CMU 对 CS 的建设非常有诚意,直接就开设成为了一个院 School of Computer Science。研究方向相当全面,研究水平也相当高,你能想到的计算机方面的研究、分支它基本都有,而且还有你闻所未闻、十分前沿的研究方向。
CMU 的计算机科学学院,最新的设置是下面设有八个系,分别为
计算机科学部门( Computer Science Department )
人机交互研究所( Human-Computer Interaction Institute )
娱乐科技部门 ( Entertainment Technology Center )由计算机科学学院和艺术学院共同组建
计算生物学部门( Computational Biology )由计算机学院和梅隆科学院合办
软件研究所( Institute for Software Research ) Master of Software Engineering 就开设在其中,还有 Information Technology 等等
语言技术研究所( Language Technologies Institute,LTI )
机器人研究所( The Robotics Institute )
机器学习部门( Machine Leaning )
研究领域及出路:基于研究人员的庞大,本校涵盖了计算机科学的所有研究方向,不单细致地做每一个研究方向,并且将这些研究方向的应用也有较为深入的研究,在所有这些方向里,尤其是软件工程方向,CMU 的软件工程专业被喻为皇冠上的明珠,所以这个方向也是史上最难申请!
申请特点
根据项目设置的特点,硅谷校区在招生的过程中倾向于软件开发技术过硬、有足够丰富的项目经验的学生。在申请过程中,除常规的 PS、CV 等材料,还要提交活动和成就、研究经历、软件开发经历等文书和文件;需要提供两个类似商科的关于职业目标和规划和选择软件工程的原因的 Essay。
当申请者的材料完整后,学校可能还会安排一次大概为时 2 小时的面试,面试过程中会涉及很多技术问题,需要监控你的桌面让你写程序和改代码,还有一个小时的作文题,整个招生过程非常地严格和繁杂。
根据以往实际经验,成功申请计算机专业排名前 10 的,GPA都在 3.6 以上,越高越好,CMU 明确表示国际生托福不低于 100 分。另外除了硬件背景,还有软件条件非常重要,一定要凸显自己在这个领域的科研能力和研究潜力。
地理位置
CMU 现在有两个校区,主校区位于宾州的匹兹堡,还有一个校区比较新,是 2002 年在硅谷开设的一个新校区,简称 CMU-SV。
主校区地理位置没有什么特别的亮点,反正就在东北部,硅谷的地理位置就比较得天独厚了,所有的顶级公司应有尽有,苹果,谷歌,Facebook,都在附近几千米的距离,要找实习、找工作,确实是太便利了,简直可以说是就在家门口。
2 麻省理工学院
教研实力
MIT 的 CS 专业就是以跨学科研究所著名。因此要求到这个学校进行深造的学生不但要计算机学科有一些建树和研究,并且能快速的学习和运用其他领域的知识和成果,并结合 CS 本专业进行创新研究。
MIT 的 Electrical Engineering & Computer Science ( EECS )是多数该领域人士梦寐以求的地方,EECS 院系是 MIT 的工程学院里最大的院系,拥有大概 700 多名博士学生。它下面设有四个学位:
MEng 仅面向本校的电气工程与计算机科学系本科生。另外 MIT 的 EECS 有 Area I 和 Area II 两个研究领域,Area I 包括集成电路与光子系统、生物电气与生物医学工程等; Area II 则有人工智能、理论计算机科学等。
申请特点
MIT 的 EECS 在录取学生的时候,是直接录入到 PhD 的,学校没有硕士的录取 (当然如果最终 PhD 读不下去了,中途是可以拿到硕士学位的,要完成硕士学位的毕业要求)。于是申请难度就是 PhD 的申请难度,更别提这所学校在该领域的无人不知无人不晓的深厚的造诣所导致的申请难如登天了。必须拥有非常深厚的研究潜力和功力方有一丝希望。
3 斯坦福大学
教研实力
斯坦福大学的计算机科学专业属于全美 TOP3,在计算机理论、硬件、软件、数据库和人工智能等各个领域都居于美国乃至世界领先地位。
申请特点
在本科的学科背景要求方面,学校并不要求必须是 CS 专业才能申请,但是却要求学生必须有非常强的定量分析能力。从申请难易来看,像软件工程、数据挖掘、分布式计算是现在比较热门的专业,录取的人数比较多;而人工智能,计算机理论,算法分析,研究方向偏基础,相对来说申请的人数也会少很多。
斯坦福为该系所有博士生学位提供经济援助,MS 学位没有奖学金,如果申请 PhD,GPA 至少 3.6 ;申请 MS 则要 3.5 以上。
地理位置
由于该校地处硅谷,所以历来被认为是最注重理论联系实际的典范,也由于其地理位置和其优秀的学术背景,每年 CS 院系申请竞争相当激烈。
教研实力
Berkeley 的 Electrical Engineering an Computer Science ( EECS )拥有一长串的荣誉奖项,在 EECS 学术界有着非常强的影响力,我们不在此一一列举,该院系有 500 名硕士研究生和博士研究生。
其研究方向:人工智能、生物系统和计算机生物学、通信与网络、计算机结构和工程、智能系统和机器人、数据库管理系统、设计建模与分析、计算机教育、能源工程、计算机图形、人机交互、集成电路、微纳米机电系统、操作系统和网络、物理电子学、编程系统、科学计算、信息安全、信号处理、理论计算机科学
申请特点
这样的一所牛校在申请要求上与其它学校比起来并没有额外要补充的,除了硬件条件外,学校虽然不要求申请者具备理工背景,可是学校要求学生有微积分、线性代数和微分方程、离散数学和概率论等先修课。
地理位置
靠近硅谷的地理位置不用说,无论是实习还是就业都有着得天独厚的优势。P.S. 托福 100+,GPA 平均 3.7。M.S. in Computer science 不限计算机科学专业背景,有学术研究和就业不同模式导向。
5 伊利诺伊大学香槟分校
教研实力
Illinois 的 CS 既培养研究性人才,又培养进入 inustry 的人才,专业方向:有计算机建构与并行算法、系统与网络、理论与算法、人工智能、生物信息与计算生物学。
申请特点
在申请要求上,对于先行课的要求是如果本科不是学 CS 的学生必须有充足的背景基础:计算机编程、算法和数据库结构、计算机组织和计算理论(相当于 Illinois 的计算机科学入门、数据库结构、离散结构、计算机结构)。
地理位置
虽说 UIUC 身居玉米地的地理位置不占先天优势,不过从 UIUC 计算机科学专业毕业的学生在就业市场上依然表现不俗,据领英网站给出的数据,前年 CS 专业毕业的学生有 283 人进入谷歌、226 人进入微软工作,另外进入 IBM、亚马逊、雅虎、甲骨文、Facebook、苹果等科技巨头公司的人也不在少数。
6 宾夕法尼亚大学
教研实力
宾大的 CS 是和信息科学并在一起的 Computer an Information Science。纵观计算机科学和技术的发展,宾大的 CS 起到了里程碑的作用,因为世界上第一步现代电子计算机 “ 艾尼阿克 ” ( ENIAC )诞生于 1946 年 2 月 14 日的宾大。
该系主要的研究内容包括人工智能、算法、信息管理、软件原理、系统以及计算机理论,其中阵容强大的主要是人工智能、信息管理和软件原理三个方向。
申请特点
每年宾大招收的硕士生人数众多,11 年招生高达 317,其中 Master of Science in Engineering in Computer & Information Science (CIS/MSE) 就招 152 人之多,所以基本上GPA 3.5,托福 100,GRE 315+拿到录取的机会就比较高了。不过这几年申请的人数也越来越多,竞争这么激烈,分数肯定更高了。
地理位置
宾大在宾州的费城 —— 美国第六大城以及宾夕法尼亚州人口最多和面积最大的城市,费城有着较为发达的高科技产业和金融服务业,有自己的证券交易所,诸如网络与有线电视公司 Comcast、保险公司 CIGNA、林肯金融集团等这些实力雄厚的公司也位于这里,这对于 CS 毕业生提供了很大规模的人才需求。因此,费城对于宾大的 CS 毕业生来说就业的机会也是比较多的。
7 哥伦比亚大学
教研实力
哥大的 CS 系成立于 1979 年,研究的领域涵盖了 CS 领域的各个研究方向,包括计算生物学、计算机工程、算法和用户界面、机器学习、网络、自然语言处理和语言、安全与隐私、软件系统、计算机理论、视觉与机器人等等。共开设有 25 个研究小组和实验室。其中,实力较强的专业方向包括机器学习、安全与隐私、软件系统以及计算机理论。
申请特点
哥大计算机科学系要求递交 GRE 成绩,但没最低要求,不要求考 GRE subject test,当然如果提供会被考虑。被录学生GPA在 3.5+,GRE 数学 159+。哥大较为注重申请者的综合素质,需要申请者在硬件和软件方面有一定的积累。
MS in Computer Science 要求拥有相关专业背景,非相关专业那就必须选修过计算机编程、数据机构预算法、数学等先修课。
地理位置
哥大位于纽约曼哈顿,它的声誉以及地置赋予了毕业生的多样的就业去向,包括学术界、工业界;此外,该校有很多工科毕业生包括 CS 专业的毕业生经常会在该校转读金融类课程以后涉足纽约金融业,有很多选择。
纽约作为世界最大经济中心、金融中心、传媒中心,对于 CS 人才有很大的需求。金融行业对于软件工程师、IT 分析师、数据管理员、信息安全专家等人员需求非常大,而传媒行业对于计算机网络、互联网管理员、网络维护专家等人才也有非常大的需求。
除了 NYC,纽约州能够提供给 CS 学生就业机会的地方还有:拥有发达的计算机和电子工业宾厄姆顿、银行业发达的布法罗等城市。
另外,纽约距离费城只需要不超过 2 小时的车程。费城对于 CS 毕业生来说就业的机会也是比较多的。
教研实力
UCSD 的 CSE 近年发展迅猛,拥有一流的研究中心和设备,招募了好几个学术大牛,学术氛围很好。System 是 UCSD 的强项。CSE 有四种学位,计算机科学硕士 / 博士,计算机工程硕士 / 博士,也是要求相关专业背景,非相关专业那就学过相关课程。
UCSD 的研究方向包括: Algorithms an ComplexityArtificial Intelligence, Bioinformatics, Computer-Aie Design, Computer Vision, Data an Knowlege base Systems, Embee Systems, Graphics,Meaning an Computation, Network Security an Cryptography, Parallel an High-Performance Computation, Processor Architecture an Compilation, Software Engineering, Systems an Networking。
申请特点
申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。UCSD 的 CSE 开设了 bachelor、master 及 PhD。根据学校官网的消息,每年的录取率不到 10%。对国际生的 GPA 没有最低要求,但要求高于就读学校的平均分。建议申请者考 GRE 的 subject test。托福的最低要求是 80,不接受雅思。
地理位置
UCSD 校园位于 La Jolla,San Diego 北边的一个下属行政区,离 San Diego 市中心还比较远。San Diego 确实是一个气候宜人、景色优美的地方。由于靠海,维度又比较靠南,所以冬天不会太冷、夏天不会太热,有加州的充足的阳光,又比北加州气候温和,所以 San Diego 当地的人都叫这座城市 the finest city。由于学校实力强劲,又地处加州,实习工作都方便找。很多知名大公司也会来 UCSD 这里招实习、工作,只要你有能力有本事,找工作并不是难事。
9 纽约大学
申请特点
因为 Poly 并入了 NYU,所以需要稍微注意一下纽约大学:理工学院下面的计算机科学与工程系里面有一个计算机科学硕士 MS in Computer Science,然后文理学院下面计算机科学系也有个计算机科学硕士 MS in Computer Science。
前者要求本科数学、工程、计算机科学等相关专业背景,其他专业可以申请,但还是得有先修课。后者计算机科学系有 3 个学位:信息系统硕士(跟商学院联合的);计算机科学硕士(两年期,就业导向);计算机科学博士(就是 PhD,学术研究导向);除此之外还和数学系一块弄了个 Master of Science in Scientific Computer,从数学系申请。
地理位置
可参考哥大的地理位置优势。P.S. 在就业市场,雇主好像不太会关注你是哪所学院读的。
10 康奈尔大学
教研实力
Cornell 的计算机系历史悠久,其专业实力位居美国 TOP5。主要包括 11 个研究领域:人工智能、机器人、计算生物学、科学计算、计算机架构与超大规模集成电路、网络安全、数据库系统、系统与网络、计算机图形、计算机理论和程序设计语言。
人工智能:这是 Cornell 的 CS 里最有实力的研究。从 1990 年开始,在世界的 AI 研究领域中始终处理领导者的地位,拥有多个研究小组。
计算机理论: Cornell 最传统、深入的研究领域之一,研究涉及了全部的计算机理论,旨在发展现代计算复杂性理论,有效的基础图算法,并使用应用逻辑与正式验证构建可靠系统。
申请特点
提供 MS in Computer Science,Ph.D in Computer Engineering,这两个招生都不多,十几二十个,都要相关专业背景,还有先修课要求。然后还有个 M.Eng 学位,只有一年,就业为导向,因此课程实践性较强,招生人数比较多。
Cornell 的 TOEFL 最低分数线一向只有 77 ( writing: 20, Listening: 15, Reaing: 20, Speaking: 22 ),但这并不意味着 77 分就能大胆去申请,因为从往年的录取数据看来,录取几乎都有100+。
11 密歇根大学
教研实力
实验室比较好进,找老师也比较容易。想拿 MS 当跳板转 PhD 的话不错。很多 EE 的同学在这边也会修 CS 的课。选课比较灵活。主要的研究领域有 Artificial Intelligence, Computer Architecture, Computer-Aie Design an VLSI, Interactive Systems, Quantum Science an Devices, Software Systems, Theory of Computation。
除了密歇根大学自己的教师之外,由于密歇根大学的名声,以及毗邻底特律 “ 近水楼台先得月 ”,来自世界各地的客座教授和讲师也源源不断地出现在密歇根大学课堂上。
申请特点
安娜堡电气工程与计算机分为计算机科学与工程 CSE 和电气与计算机工程 ECE,是个相当大的系,具体开设四个学位:计算机科学为工程硕士 / 博士(不限专业),电气与计算机工程硕士 / 博士(限专业)。每年招的学生当不在少数。人工智能是 UMich 的申请热门。
地理位置
密歇根大学由 3 所独立的大学分校组成,这几个校区分别在位于安娜堡市、迪尔伯恩市和弗林市,这几个校区经济都不很发达,安娜堡市稍好,另两个城市的建设和发展都大大落后于一般的美国地区。近些年来,随着美国汽车工业的逐渐下滑,五大湖地区的工业已经不再据有美国历史舞台的中心地位,密歇根州就业和工作前途已大不如前。
12 布朗大学
教研实力
Brown 大学成立于 1764 年,她的 CS 教育从 1979 年开始招收研究生,与数学、建筑、生物、经济、工程、认知与语言科学、物理、神经学等有交叉,教授也有可能来自这些系。其中计算机理论和算法是最多教授从事的研究分支,而计算分子生活学是 Brown 最活跃的分支,研究内容包括计算解剖学,计算生物学,计算神经系统科学等,并与 The Center for Computational Molecular Biology (CCMB) 联合从事研究工作。
申请特点
Brown 的 CS 开设了两个 program,一个是 PhD,学生在就读过程中自动获得 Master 学位;但是 Master 不能转 PhD。托福不低于 105,雅思不低于 7.5。学校不强制但建议提交 GRE,这种 “ 不强制 ” 就不要信了,肯定是要往高了考,而且学校 建议提交 GRE subject test,很有用。
地理位置
Brown 大学地处东北地区小州 Rhoe Islan 的首府 Provience,罗得岛主要的经济产业有船运,制造业与卫生服务业,都有 CS 的用武之地。
距离波士顿约一小时的车程,离纽约 New York 需 3 个半小时的车程,让其毕业生的就业出路较为多样化。
上面提到的12所学校,算是美国CS牛校中排在第一档的。“选校 List”还没结束,篇幅原因,下期介绍另外优秀的学校,其实想来一波文科方向牛校,不造你们感不感兴趣!
【微语】留学之路虽漫长,愿你的旅程充满智慧与成长。祝你在海外求学中收获满满,成就辉煌人生。
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